＊指導方針

双方向オンライン授業でマンツーマン指導を行い、

「AIフリーランス」「転職」「副業」の実現を

サポートします。

①英語スキル

将来AIエンジニアになるためには英語力が

必須です。

AIプログラミングの世界は英語が標準言語

です。

例えば、何らかのエラーが起きたとしても、

英語が理解できなければコードの原因を探す

ことは出来ません。

また、エラーの解決方法をリサーチしようと

しても、資料や記事は英語で書かれている

場合がほとんどです。

幸い、最近はWeb検索サービス・日本語翻訳

ツールが発達しています。その為、そのような

手段を使って乗り切れる場合もありますが

特に専門用語に関しては翻訳機能が意味を

成しません。

一方で、最新情報を得やすいだけでなく、

既存のコードに対する理解も英語を身につけ

ることでより深まります。

②数学スキル

AIエンジニアになるには数学の知識が必要です。

AIの開発では膨大なデータを扱い、そこから

予測するために、微分積分などの理論を応用

しています。

高校までの数学を前提とした大学1年から

2年次程度の教養数学が必須と言えます。

具体的には、

「微分積分」、

「行列」、

「確率」、

「線形代数」、

「基礎統計学」、

などで、加えて

「集合位相」、

「ベイズ理論」

「最適化」

などが該当します。

③Python(プログラム言語)スキル

Pythonは大量のデータ処理を必要とする人工

知能開発に向いている言語です。

ライブラリやフレームワークが充実している

ため、複雑な処理を簡単に実装できます。

また、コーディングのシンプルさや信頼性も

魅力です。

④データベースの運用スキル

機械学習や深層学習の分野では、

「ビッグデータ」

の取り扱いが不可欠です。

ビッグデータをAIに与えることで、データから

最適な答えを見つけたり、過去のデータから

未来を予測したりできます。

ビッグデータを効率よく活用するためには、

「データベース」の運用スキルが必要です。

MYSQL(管理システム)、

SQL(データベース言語)

などの知識が必須です。

⑤データ分析スキル

AIの中核である機械学習では、多くのデータ

分析手法について知識を身につけておくこと

が大切です。

当ゼミナールでは代表的なデータ分析手法

として、

「ロジスティック回帰分析」、

「クラスタリング」、

「決定木分析」、

「サポートベクターマシン(SVM)」

などを指導しています。

⑥フレームワークスキル

AI開発を効率化するには

「フレームワーク」

の知識が必要不可欠です。

AI開発でよく使われるのは

「TensorFlow」

「Pytorch」

などです。

⑦ライブラリースキル

最もポピュラーなAI開発言語の

「python」

には、便利な

「ライブラリー」

が多数存在します。

これらの知識を多く身につけておくこと

で、AI開発が効率的に進められます。

当ゼミナールでは代表的な

「Pandas」

「Keras」

「scikit-Learn」

の使い方を指導しています。